沙利文发布《2026年全球新型算力芯片及未来关键技术发展行业研究报告》

在全球AI算力芯片竞争格局中，GPGPU、数据流（DATAFLOW）、ASIC/DSA三大技术路线各具优势、并行演进。以GPGPU为代表的通用算力路线在软件生态与规模化部署方面形成成熟路径，而以数据流（DATAFLOW）、ASIC/DSA为代表的新型算力芯片路线，凭借在能效比、计算效率、灵活性等方面的突出表现，正成为破解算力供需缺口的关键力量。

新型AI算力芯片在高算力、能效比、灵活性、通用性、可扩展性五大维度展现出的核心特质，为AI算力芯片产业突破了通用性弱、计算效率低、规模扩展能力不足三大核心痛点。在算力需求由训练向推理迁移、摩尔定律逼近物理极限、外部技术管制持续收紧的背景下，企业需要具备深厚的底层架构积累、完整的软硬件产品矩阵、快速迭代的工程化能力以及稳固的市场竞争地位。新型算力芯片企业通过软件定义硬件构建起差异化竞争壁垒，正在成为支撑AI产业持续演进的新型算力底座。

展望未来，随着晶圆级集成、三维集成、算网融合等前沿技术不断成熟，新型AI算力芯片所展现出的专业性与创新性，将持续推动算力产业向更高效、更自主可控的方向发展，为行业发展提供可复制的样板，助力产业实现可持续增长。